## Original Research

## Usia,  Pendidikan,  dan  Penggunaan  Aplikasi Kesehatan  Berhubungan  dengan  Penerimaan Penggunaan Aplikasi Deteksi Penyakit Kronis
Age,  Education,  and  Use  of  Health  Applications Are Associated with Acceptance of Use of Chronic Disease Detection Applications
Widianawati, Evina; Kusumawati, Nugraheni; Wulan, Widya Ratna; Pantiawati, Ika
Evina Widianawati evina.widianawati@dsn.dinus.ac.id Program Studi Diploma Rekam Medik dan Informasi Kesehatan, Fakultas Kesehatan, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia Nugraheni Kusumawati Program Studi Diploma Rekam Medik dan Informasi Kesehatan, Fakultas Kesehatan, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia Widya Ratna Wulan Program Studi Diploma Rekam Medik dan Informasi Kesehatan, Fakultas Kesehatan, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia Ika Pantiawati Program Studi Diploma Rekam Medik dan Informasi Kesehatan, Fakultas Kesehatan, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia

## Health Information: Jurnal Penelitian
Poltekkes Kemenkes Kendari, Indonesia ISSN: 2085-0840 ISSN-e: 2622-5905 Periodicity: Bianual vol. 15, no. 3, 2023 jurnaldanhakcipta@poltekkes-kdi.ac.id
Received: 11 October 2023 Accepted: 29 December 2023
URL: http://portal.amelica.org/ameli/journal/504/5044703014/
DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i3.1181
Funding Funding source: Universitas Dian Nuswantoro Contract number: 2023 Corresponding author: evina.widianawati@dsn.dinus.ac.id
Authors retain copyright and grant the journal right of ﬁrst publication with the work simultaneously licensed under a Creative
Ringkasan: Hasil  pemeriksaan  pasien  yang  mengikuti  program Prolanis hanya tercatat di fasilitas pelayanan kesehatan, sedangkan pasien  sendiri  tidak  mengetahui  hasil  pemeriksaannya.  Untuk menjembatani  hal  tersebut  dirancang  aplikasi  deteksi  penyakit kronis. Ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi kesediaan pengguna  untuk  menggunakan  aplikasi  salah  satunya  yaitu karakteristik pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji hubungan  karakteristik  responden  dengan  penerimaan  aplikasi deteksi penyakit kronis. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian  kuantitatif  dengan  lokasi  penelitian  yaitu  di  fasilitas pelayanan  kesehatan  di  Kabupaten  Semarang  yaitu  Puskesmas Lerep, Puskesmas Ungaran dan Klinik Niki Helti. Data diperoleh melalui kuesioner dengan skala linkert yang diisi oleh pasien di fasilitas  pelayanan  kesehatan  sebagai  pemakai  sistem  sebanyak 131 responden. Penelitian dilaksanakan bulan Juni-Agustus 2023. Teknik analisa data dengan menggunakan uji Chi square dan uji Rank Spearman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan usia (p value 0,001), pendidikan (p value 0,000), lama menggunakan  mobile  phone  (p  value  0,001)  dan  penggunaan aplikasi kesehatan (p value 0,012) terhadap penerimaan aplikasi deteksi penyakit kronis. Sedangkan jenis kelamin (p value 0,051), pekerjaan (p value 0,626) dan lama bekerja (p value 0,293) tidak memiliki hubungan dengan penerimaan aplikasi deteksi penyakit kronis.  Pada  penelitian  lanjutan  disarankan  melakukan  studi mix method, menerapkan pendekatan kualitatif, dan menambah variabel seperti literasi digital.
Kata  kunci: Karakteristik,  Usia,  Pendidikan,  Aplikasi  deteksi penyakit.
Abstract: e  results  of  the  examination  of  patients  who  take part  in  the  Prolanis  program  are  only  recorded  at  health  care facilities, while the patients themselves do not know the results of  the  examination.  To  bridge  this,  chronic  disease  detection applications  are  designed.  ere  are  several  factors  that  can aﬀect  a  user's  willingness  to  use  the  application,  one  of  which is  the  user's  characteristics.  is  study  aims  to  examine  the relationship between respondent characteristics and acceptance of
Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the works authorship and initial publication in this journal and able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non- exclusive distribution of the journals published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book).
is work is licensed under Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International.
chronic disease detection applications. e type of research used is  quantitative  research  with  the  location  of  the  study,  namely in  health  service  facilities  in  Semarang  Regency,  namely  Lerep Health Center, Ungaran Health Center and Niki Helti Clinic. Data were obtained through questionnaires with a linkert scale ﬁlled  out  by  patients  in  health  care  facilities  as  system  users as  many  as  131  respondents.  e  study  will  be  conducted  in June-August  2023.  Data  analysis  techniques  using  Chi  square test and Spearman Rank test. e results showed that there was a  relationship  between  age  (p  value  0.001),  education  (p  value 0.000),  length  of  use  of  mobile  phones  (p  value  0.001)  and use of health applications (p value 0.012) on the acceptance of chronic  disease  detection  applications.  Gender  (p  value  0.051), occupation (p value 0.626) and length of work (p value 0.293) were not associated with acceptance of chronic disease detection applications. In further research, it is recommended to conduct a mix method study, apply a qualitative approach, and add variables such as digital literacy.
Keywords: Characteristics,  Age,  Education,  Disease  detection applications.

## PENDAHULUAN
Pemerintah  memiliki  kebijakan  terbaru  terkait  penggunaan  sistem  Rekam Medis Elektronik yaitu seluruh fasilitas kesehatan wajib menggunakan Rekam Medis  Elektronik  (RME)  berdasarkan  Peraturan  PMK  No.  24  Tahun  2022. Dengan adanya RME dapat meningkatkan eﬁsiensi dan kualitas layanan melalui pemanfaatan teknologi informasi (Alﬁan & Basra, 2020; Wibowo & Chuvita, 2023).  Kebijakan  ini  memudahkan  petugas  kesehatan  dalam  mendapatkan riwayat kesehatan pasien dalam membantu diagnosa pasien (Priambodo, 2019). Namun belum ada kebijakan terkait personal health record (PHR) agar pasien mengetahui  riwayat  kesehatannya  (Heart  et  al.,  2017)  dan  sebagai  sarana deteksi awal penyakit. PHR merupakan rekam kesehatan yang dikelola individu yang berisi kumpulan informasi kesehatan seseorang (Mandels, 2021). Dengan mengetahui  riwayat  kesehatannya,  pasien  menjadi  waspada  akan  gejala  atau penyebab awal suatu penyakit. Deteksi awal penyakit turut membantu pasien dalam mengetahui risiko kesehatan, pencegahan penyakit dan penanganan yang lebih cepat (Muliasari et al., 2019).
Penyakit kronis adalah gangguan kesehatan yang berlangsung lama (Nugroho et  al.,  2023),  biasanya  lebih  dari  1  tahun.  Beberapa  penyakit  yang  termasuk penyakit kronis yaitu hipertensi, diabetes melitus, jantung, kanker dan stroke (Amila et al., 2021; Widakdo & Besral, 2013). Pemerintah memiliki program pengelolaan penyakit kronis (Prolanis) (Rosdiana et al., 2017) yang dijalankan di  fasilitas  pelayanan  kesehatan  tingkat  pertama  di  seluruh  Indonesia.  Hasil pemeriksaan pasien yang mengikuti program Prolanis hanya tercatat di fasilitas pelayanan  kesehatan,  sedangkan  pasien  sendiri  tidak  memiliki  PHR  untuk mengetahui  hasil  pemeriksaan  setiap  bulannya.  Untuk  menjembatani  hal tersebut dirancang aplikasi deteksi penyakit kronis yang dapat berfungsi sebagai alat pencatatan riwayat kesehatan dan deteksi dini penyakit kronis.
Evina Widianawati, et al. Usia, Pendidikan, dan Penggunaan Aplikasi Kesehatan Berhubungan dengan Penerimaan Penggunaan Aplikasi Deteksi Peny...
Dalam  menggunakan  aplikasi  penyakit  kronis,  tidak  semua  responden dapat menerima dan menggunakan aplikasi dengan baik. Ada beberapa faktor yang  dapat  mempengaruhi  kesediaan  pengguna  untuk  menggunakan  aplikasi salah  satunya  yaitu  karakteristik  pengguna  (Fathonah  &  Hartijasti,  2014). Karakteristik  pengguna  pada  aplikasi  deteksi  penyakit  kronis  terbagi  menjadi beberapa karakteristik yaitu pengguna ditinjau dari usia, jenis kelamin, pekerjaan, pendidikan,  lama  bekerja,  lama  menggunakan  perangkat  seluler  dan  pernah menggunakan aplikasi kesehatan. Dari karakteristik tersebut diteliti bagaimana hubungannya dengan penerimaan aplikasi deteksi penyakit kronis. Oleh karena itu diteliti terkait karakteristik responden pada aplikasi deteksi penyakit kronis.

## METODE
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  kuantitatif  dengan  desain potong  lintang.  Penelitian  ini  berlokasi  di  fasilitas  pelayanan  kesehatan  di Kabupaten Semarang yaitu Puskesmas Lerep, Puskesas Ungaran dan Klinik Niki Helti pada bulan Juni-Agustus 2023.
Populasi penelitian adalah seluruh pasien di fasilitas pelayanan kesehatan di kabupaten  semarang  dan  dengan  menggunakan  metode accidental  sampling , sampel pada penelitian ini adalah 131 pasien di fasilitas pelayanan kesehatan.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  kuesioner  pada karakteristik responden berupa pada karakteristik responden berupa usia, jenis kelamin,  pekerjaan,  pendidikan,  lama  bekerja,  lama  menggunakan  perangkat seluler dan pernah menggunakan aplikasi kesehatan (Rachmani et al., 2019).

## Pengolahan dan Analisis Data
Data  dianalisis  distribusi  frekuensi  dan  analisis  biavriat.  Analisis  bivariat menggunakan  uji Chi  Square untuk  variabel  usia,  pekerjaan,  jenis  kelamin, penggunaan  aplikasi  kesehatan  serta  uji Rank  Spearman untuk  variabel pendidikan,  lama  bekerja,  lama  menggunakan  mobile  phone  dengan  derajat kemaknaan 95%.

## HASIL

## Tabel 1

## Hubungan Usia dan Penerimaan Aplikasi Deteksi Penyakit Kronis
DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i3.1181.g1421
Usia dewasa sebanyak 35% menerima, 61% cukup menerima dan 4% tidak menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Pada usia pra lansia sebanyak 27% menerima,  61%  cukup  menerima  dan  12%  tidak  menerima  aplikasi  deteksi penyakit kronis. Pada usia lansia sebanyak 15% menerima, 48% cukup menerima dan  36%  tidak  menerima  aplikasi  deteksi  penyakit  kronis.  Kelompok  usia lansia merupakan kelompok usia yang paling sulit menerima atau menggunakan aplikasi  deteksi  penyakit  kronis,  sedangkan  usia  dewasa  dan  pra  lansia  cukup menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Nilai p-value sebesar 0,001 < 0,05 (Tabel 1).

## Tabel 2
Hubungan Pekerjaan dan Penerimaan Aplikasi Deteksi Penyakit Kronis
DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i3.1181.g1422
Tabel  2  diketahui  bahwa  pada  pekerjaan  ibu  rumah  tangga  sebanyak  23% menerima,  63%  cukup  menerima  dan  14%  tidak  menerima  aplikasi  deteksi penyakit kronis. Pada pekerjaan karyawan sebanyak 18% menerima, 59% cukup menerima  dan  23%  tidak  menerima  aplikasi  deteksi  penyakit  kronis.  Pada pekerjaan PNS sebanyak 43% menerima, 50% cukup menerima dan 7% tidak menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Pada pekerjaan wiraswasta sebanyak 31% menerima, 54% cukup menerima dan 15% tidak menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Pekerjaan karyawan merupakan kelompok pekerja yang paling sulit menerima atau menggunakan aplikasi, sedangkan ibu rumah tangga dan wiraswasta cukup menerima aplikasi serta PNS paling mudah menerima aplikasi. Nilai p-value sebesar 0,626 > 0,05.

## Tabel 3

## Hubungan Lama Bekerja dan Penerimaan Aplikasi Deteksi Penyakit Kronis
DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i3.1181.g1423
Tabel 3 diketahui bahwa lama bekerja < 5 tahun sebanyak 30% menerima, 57% cukup menerima dan 13% tidak menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Pada lama bekerja 6-15 tahun sebanyak 19% menerima, 63% cukup menerima dan 19% tidak menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Pada lama bekerja >15 tahun sebanyak 24% menerima, 58% cukup menerima dan 18% tidak menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Lama bekerja < 5 tahun merupakan yang paling mudah  menerima  atau  menggunakan  aplikasi,  sedangkan  lama  bekerja  6-  15 tahun  dan  >  15  tahun  cukup  menerima  aplikasi.  Nilai  p-value  sebesar  0,293 > 0,05 sehingga tidak terdapat hubungan antara lama bekerja dan penerimaan aplikasi deteksi penyakit kronis.

## Tabel 4
Hubungan Jenis Kelamin dan Penerimaan Aplikasi Deteksi Penyakit Kronis
DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i3.1181.g1424
Tabel  4  diketahui  bahwa  pada  perempuan  sebanyak  25%  menerima,  55% cukup menerima dan 20% tidak menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Pada laki-laki sebanyak 31% menerima, 67% cukup menerima dan 3% tidak menerima aplikasi  deteksi  penyakit  kronis.  Jenis  kelamin  perempuan  merupakan  yang paling  sulit  menerima  atau  menggunakan  aplikasi,  sedangkan  laki-laki  cukup menerima aplikasi. Nilai p-value sebesar 0,051 > 0,05 sehingga tidak terdapat hubungan antara jenis kelamin dan penerimaan aplikasi deteksi penyakit kronis.

## Tabel 5

## Hubungan Pendidikan dan Penerimaan Aplikasi Deteksi Penyakit Kronis
DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i3.1181.g1425
Tabel  5  diketahui  bahwa  pada  pendidikan  tidak  sekolah  sebanyak  17% menerima,  33%  cukup  menerima  dan  50%  tidak  menerima  aplikasi  deteksi penyakit kronis. Pada pendidikan SD-SMP sebanyak 5-14% menerima, 71-77% cukup menerima dan 14-18% tidak menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Pada  pendidikan  SMA-  Sarjana  sebanyak  33-38%  menerima,  52-63%  cukup menerima  dan  0-16%  tidak  menerima  aplikasi  deteksi  penyakit  kronis.  Pada pendidikan magister sebanyak 100% menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Status  pendidikan  tidak  sekolah  merupakan  kelompok  pekerja  yang  paling sulit menerima atau menggunakan aplikasi, sedangkan pendidikan SMP-Sarjana cukup  menerima  aplikasi  serta  pendidikan  magister  paling  mudah  menerima aplikasi. Nilai p-value sebesar 0,000 < 0,05 sehingga terdapat hubungan antara pendidikan dan penerimaan aplikasi deteksi penyakit kronis.

## Tabel 6
Hubungan Penggunaan Perangkat Seluler dan Penerimaan Aplikasi Deteksi Penyakit Kronis
DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i3.1181.g1426
Tabel 6 diketahui bahwa pada tidak memiliki mobile phone 30% menerima, 37% cukup menerima dan 33% tidak menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Pada lama penggunaan mobile phone 1-5 tahun sebanyak 10% menerima, 71% cukup  menerima  dan  20%  tidak  menerima  aplikasi  deteksi  penyakit  kronis. Pada  lama  penggunaan  mobile  phone  6-10  tahun  sebanyak  29%  menerima, 65% cukup menerima dan 6% tidak menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Pada lama penggunaan mobile phone >10 tahun sebanyak 45% menerima, 52% cukup menerima dan 3% tidak menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Lama
Evina Widianawati, et al. Usia, Pendidikan, dan Penggunaan Aplikasi Kesehatan Berhubungan dengan Penerimaan Penggunaan Aplikasi Deteksi Peny...
penggunaan mobile phone < 5 tahun merupakan yang paling sulit menerima atau menggunakan aplikasi, sedangkan lama penggunaan mobile phone 6- 10 tahun dan > 10 tahun cukup menerima aplikasi. Nilai p-value sebesar 0,001 < 0,05 sehingga terdapat hubungan antara lama penggunaan mobile phone dan penerimaan aplikasi deteksi penyakit kronis.

## Tabel 7
Hubungan Penggunaan Aplikasi Kesehatan dan Penerimaan Aplikasi Deteksi Penyakit Kronis
DOI: https://doi.org/10.36990/hijp.v15i3.1181.g1427
Tabel 7 diketahui bahwa status tidak pernah menggunakan aplikasi kesehatan sebanyak  18%  menerima,  63%  cukup  menerima  dan  19%  tidak  menerima aplikasi  deteksi  penyakit  kronis.  Pada  status  pernah  menggunakan  aplikasi kesehatan  sebanyak  40%  menerima,  50%  cukup  menerima  dan  10%  tidak menerima  aplikasi  deteksi  penyakit  kronis.  Pernah  menggunakan  aplikasi kesehatan merupakan yang paling mudah menerima atau menggunakan aplikasi, sedangkan  tidak  pernah  menggunakan  aplikasi  kesehatan  cukup  menerima aplikasi. Nilai p-value sebesar 0,012 > 0,05 sehingga terdapat hubungan antara penggunaan aplikasi kesehatan dan penerimaan aplikasi deteksi penyakit kronis.

## PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  bahwa  faktor  usia,  riwayat  pendidikan  formal, lama  menggunakan  perangkat  seluler,  dan  kepemilikan  apllikasi  kesehatan berhubungan  dengan  penerimaan  aplikasi  deteksi  penyakit  kronis.  Hal  ini berdasarkan kepada karakteristik dari kelompok pada berbagai tingkatan usia yang  cenderung  memiliki  tingkat  penerimaan  yang  lebih  rendah  terhadap teknologi kesehatan. Beberapa penelitian menyebutkan bahwa faktor ﬁsik dan kognitif yang berkaitan dengan penuaan, seperti penurunan penglihatan atau pemahaman teknologi yang terbatas, dapat mempengaruhi kesiapan lansia dalam mengadopsi  inovasi  teknologi  kesehatan  (Czaja  et  al.,  2006),  lebih  lanjut  hal ini  berkaitan  berkaitan  pada  kemampuan  kognitif  terhadap  ketertarikan  dan penggunaan  teknologi  kesehatan.  Sejalan  dengan  hal  tersebut,  kemampuan kognitif  dapat  dihubungkan  dengan  riwayat  pendidikan,  dan  pengalamannya terhadap aplikasi kesehatan.
Kemampuan  kognitif  individu  memberikan  kontribusi  signiﬁkan  terhadap ketertarikan  dan  adopsi  teknologi  kesehatan,  dan  merupakan  fenomena  yang menjadi  fokus  penelitian  multidisipliner  (Czaja  et  al.,  2006;  omas  et al.,  2010;  Wilmer  et  al.,  2017).  Dalam  konteks  ini,  tingkat  kemampuan kognitif mempengaruhi pemahaman dan interpretasi informasi kompleks yang disampaikan  melalui  aplikasi  kesehatan,  termasuk  petunjuk  penggunaan  dan panduan  perawatan  pada  aplikasi  penyakit  kroniks.  Selain  itu,  kemampuan
kognitif  yang  lebih  tinggi  dikaitkan  dengan  peningkatan  ketertarikan  dan motivasi individu untuk mengadopsi teknologi kesehatan, karena pemahaman yang lebih baik terhadap manfaatnya. Selain itu, aspek kemampuan memori juga memainkan peran penting dalam keberhasilan penggunaan teknologi kesehatan, di  mana  individu  yang  mampu  menyimpan  informasi  terkait  perawatan  dan pengobatan  dapat  lebih  efektif  mengelola  penggunaan  aplikasi  kesehatan (omas et al., 2010).
Tingkat  kemampuan  terhadap  perencanaan  dan  pengorganisasian  yang utamanya  jika  dikaitkan  dengan  kesehatan,  juga  memiliki  implikasi  yang signiﬁkan  terhadap  efektivitas  individu  untuk  menerima  dan  menggunakan aplikasi  kesehatan  (Czaja  et  al.,  2006).  Individu  dengan  pengalaman pemanfaatan  aplikasi  kesehatan  sebelumnya  yang  tinggi  cenderung  mampu mengelola penggunaan aplikasi kesehatan secara lebih terstruktur, dan toleransi terhadap teknologi baru, memerlukan kecakapan dan keterbukaan. Karenanya, adopsi inovasi yang dihadirkan pada aplikasi kesehatan, memerlukan eksplorasi dan adopsi teknologi kesehatan baru (Louart et al., 2023; Perski & Short, 2021).
Hasil  penelitian  ini  menekankan  kepada  perlunya  eksplorasi  mendalam terhadap  kompleksitas  aspek  psiko-sosio-demograﬁs  untuk  menghadirkan teknologi sebagai salah satu media promosi kesehatan dalam langkah promotif, dan preventif.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  usia  lansia,  pekerjaan karyawan,  jenis  kelamin  perempuan,  pendidikan  tidak  sekolah,  dan  lama penggunaan mobile phone < 5 tahun menunjukkan kesulitan dalam menerima aplikasi deteksi penyakit kronis. Sebaliknya, lama bekerja < 5 tahun, pekerjaan PNS, dan penggunaan aplikasi kesehatan sebelumnya menandakan kemudahan penerimaan aplikasi deteksi penyakit kronis. Terdapat hubungan positif antara usia, pendidikan, lama menggunakan mobile phone, dan penggunaan aplikasi kesehatan dengan penerimaan aplikasi deteksi penyakit kronis. Sementara itu, jenis  kelamin,  pekerjaan,  dan  lama  bekerja  tidak  menunjukkan  hubungan signiﬁkan dengan penerimaan aplikasi deteksi penyakit kronis.

## Kekurangan Penelitian
Penelitian  ini  memiliki  kekurangan  dalam  metode  pengumpulan  data  yang kurang mendalam, dan keterbatasan variabel sosiodemograﬁs. Untuk penelitian berikutnya, disarankan melakukan studi mix method, menerapkan pendekatan kualitatif, dan menambah variabel seperti literasi digital.

## Mengakui
Penulis  sangat  berterima  kasih  kepada  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Dian Nuswantoro sehingga penelitian ini dapat terlaksana dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Alﬁan, A. R., & Basra, M. U. (2020). Analisis Pelaksanaan E-Puskesmas di Puskesmas Ikur Koto Padang. Jurnal Endurance#: Kajian Ilmiah Problema Kesehatan, 5 (2), 495–402. https://doi.org/10.22216/jen.v5i2.5043
Amila, A., Sembiring, E., & Aryani, N. (2021). Deteksi Dini Dan Pencegahan Penyakit Degeneratif Pada Masyarakat Wilayah Mutiara Home Care. Jurnal Kreativitas Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM), 4 (1), Article 1. https://doi.org/10.330 24/jkpm.v4i1.3441
Czaja, S. J., Charness, N., Fisk, A. D., Hertzog, C., Nair, S. N., Rogers, W. A., & Sharit, J. (2006). Factors Predicting the Use of Technology: Findings From the Center for Research and Education on Aging and Technology Enhancement (CREATE). Psychology and Aging, 21 (2), 333–352. https://doi.org/10.1037/0882-7974.21.2 .333
Fathonah,  N.,  &  Hartijasti,  Y.  (2014).  e  Inﬂuence  of  Perceived  Organizational Injustice  towards  Workplace  Personal  Web  Usage  and  Work  Productivity  in Indonesia. e South East Asian Journal of Management, 8 (2). https://doi.org/1 0.21002/seam.v8i2.3931
Heart,  T.,  Ben-Assuli,  O.,  &  Shabtai,  I.  (2017).  A  review  of  PHR,  EMR  and  EHR integration:  A  more  personalized  healthcare  and  public  health  policy. Health Policy and Technology, 6 (1), 20–25. https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2016.08.002
Louart,  S.,  Hedible,  G.  B.,  &  Ridde,  V.  (2023).  Assessing  the  acceptability  of technological health innovations in sub-Saharan Africa: A scoping review and a best ﬁt framework synthesis. BMC Health Services Research, 23 (1), 930. https:// doi.org/10.1186/s12913-023-09897-4
Mandels, R. J. (2021). Meningkatkan literasi kesehatan melalui inovasi personal health record. Jurnal Cakrawala Ilmiah, 1 (4), Article 4. https://doi.org/10.53625/jciju rnalcakrawalailmiah.v1i4.855
Muliasari, H., Hamdin, C. D., Ananto, A. D., & Ihsan, M. (2019). Edukasi dan deteksi dini diabetes mellitus sebagai upaya mengurangi prevalensi dan resiko penyakit degeneratif. Jurnal Pendidikan Dan Pengabdian Masyarakat, 2 (1), Article 1. htt ps://doi.org/10.29303/jppm.v2i1.1018
Nugroho, M. A., Kumboyono, K., & Setyoadi, S. (2023). Analisa Kepatuhan Minum Obat  Anti  Tuberculosis:  Perbandingan  Penggunaan  Layanan  Pesan  Singkat dengan Pengawas Minum Obat. Jurnal Akademika Baiturrahim Jambi, 12 (1), Article 1. https://doi.org/10.36565/jab.v12i1.588
Perski,  O.,  &  Short,  C.  E.  (2021).  Acceptability  of  digital  health  interventions: Embracing  the  complexity. Translational  Behavioral  Medicine,  11 (7),  1473– 1480. https://doi.org/10.1093/tbm/ibab048
Priambodo, R. (2019). Rekam Medis Elektronik Menggunakan Sistem Penyimpanan Foto  Intraoral  Gigi  untuk  Aplikasi  Teledentistry  berbasis  Internet  of  ings. Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika, 4 (2), Article 2. https://doi.org/10.3531
4/isi.v4i2.1035
Rachmani, E., Hsu, C.-Y., Nurjanah, N., Chang, P. W., Shidik, G. F., Noersasongko, E., Jumanto, J., Fuad, A., Ningrum, D. N. A., Kurniadi, A., & Lin, M.-C. (2019). Developing an Indonesia’s health literacy short-form survey questionnaire (HLS- EU-SQ10-IDN)  using  the  feature  selection  and  genetic  algorithm. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 182 , 105047. https://doi.org/10.1016/j. cmpb.2019.105047
Rosdiana, A. I., Raharjo, B. B., & Indarjo, S. (2017). Implementasi Program Pengelolaan Penyakit  Kronis  (Prolanis). HIGEIA  (Journal  of  Public  Health  Research  and Development), 1 (3), Article 3. omas,  S.,  Benke,  G.,  Dimitriadis,  C.,  Inyang,  I.,  Sim,  M.,  Wolfe,  R.,  Cro,  R.,  &
Abramson, M. (2010). Use of mobile phones and changes in cognitive function in adolescents. Occupational and Environmental Medicine, 67 , 861–866. https:// doi.org/10.1136/oem.2009.054080
Wibowo, S. S., & Chuvita, L. (2023). Perancangan rekam kesehatan personal (rkp) untuk deteksi dini cegah stunting pada balita di posyandu. Jurnal Endurance, 8 (1), 1–8. https://doi.org/10.22216/jen.v8i1.1786
Widakdo, G., & Besral, B. (2013). Efek Penyakit Kronis terhadap Gangguan Mental Emosional. Kesmas:  Jurnal  Kesehatan  Masyarakat  Nasional  (National  Public Health Journal), 7 (7), Article 7. https://doi.org/10.21109/kesmas.v7i7.29 Wilmer, H. H., Sherman, L. E., & Chein, J. M. (2017). Smartphones and Cognition: A Review of Research Exploring the Links between Mobile Technology Habits and Cognitive Functioning. Frontiers in Psychology, 8 , 605. https://doi.org/10.3 389/fpsyg.2017.00605

## Catatan kaki
Penyataan Konﬂik Kepentingan: Para penulis menyatakan tidak terdapat konﬂik kepentingan dengan pihak manapun.
Kontribusi Penulis: IP (Konseptualisasi, Metodologi, Investigasi); EV (Investigasi, Kurasi data, Penyiapan naskah – dra); NK (Investigasi, Urusan administrasi, Penyiapan naskah – reviu & pengeditan); WRW (Investigasi, Visualisasi, Validasi).
Berbagi Data: Data hasil penelitian tersedia melalui korespondensi dengan penulis.
Catatan Penerbit: Poltekkes Kemenkes Kendari menyatakan tetap netral sehubungan dengan klaim atas perspektif atau buah pikiran yang diterbitkan.

## Author notes
evina.widianawati@dsn.dinus.ac.id